同普通飞行器比，高超声速飞行器具有飞行速度快，飞行包络面大，因此高超声速飞行器的飞行环境十分的复杂，因而对它的控制系统提出了更高的要求。由于飞行器的飞行状态和发动机推力之间存在着较强的耦合关系，飞行迎角的变化较大地改变发动机推力，以及许多干扰因素的存在，使得高超声速飞行器短周期模态不稳定，长周期模态为欠阻尼。因此，找到一个贴近实际的高超声速飞行器模型和设计一个鲁棒的飞行器控制方法就变得尤为重要。65302

1 高超声速飞行器模型研究概述

高超声速飞行器相对于普通飞行器而言更加复杂[1]，我们首先要建立高超声速飞行器的模型。

据此，国外的Irene M.Gregory等人给出了一组高超声速飞行器的6 DOF线性模型[2]。Shahriar等人验证了高超声速飞行器的纵向解耦模型的理论可行性[3]。在国内，朱亮等人给出了一种高超声速飞行器的6 DOF模型[4]。刘燕斌等人基于建模与控制一体化技术进行了高超声速飞行器模型的探索[5]。方群等人利用拉格朗日力学原理进行了高超声速飞行器的动力学建模[6]。张增辉等人建立了6 DOF的GHV模型[7]。鲁波等人在模型不确定的基础上，提出了一个高超声速飞行器的模型[8]。论文网

2 高超声速飞行器鲁棒非线性研究方法概述

由于高超声速飞行器采用了锥形乘波体技术和机身/发动机一体化技术以减小飞行阻力，所以高超声速飞行器执行器与操纵器、推进系统和机体间存在着高度耦合。加上处于高速、高动压的环境中，飞行器内部参数与外界扰动有着明显的变化，造成飞行器的气、热动参数复杂而多变。鲁棒控制率的设计变得尤为关键。高超声速飞行器的控制方法主要分为线性和非线性两种。

在非线性方法上，Irene M.Gregory[2] 基于高超声速飞行器爬升过程的线性模型，在考虑了一系列不确定因素，诸如参数浮动、阵风影响和量测噪声等，用 和 综合的方法设计了鲁棒控制器，获得了一定的成果。但是高超声速飞行器采用锥形乘波构型和机身/发动机一体化技术，增加了模型中的非线性耦合项，使用线性控制理论解决高超声速飞行器问题的难度也随之提升。经常采用方法有下面的一些：

自适应方法

自适应方法，该方法为一个基于数学模型的控制方法。由于该方法只要求很少的先验知识，因而受到很多研究人员的青睐[9-11]。基于MIMO的非线性AHFV模型，Haojian Xu和Maj Mirmiran[9]基于神经网络原理设计了一个自适应控制器，。E.Moojj[10] 等人研究了一个不稳定的高超声速飞行器对象，用自适应地方法保证系统稳定。Zirui Yu等人利用自适应方法，基于非线性激励设计了一个具有模型不确定性的高超声速飞行器鲁棒控制器[11] 。

    非线性鲁棒方法

    非线性鲁棒方法主要包括结构奇异值方法和鲁棒 方法。

μ-分析法，即结构奇异值法。与其它鲁棒控制方法相比，该方法具有保守性小、控制质量较高等优点，是J.C.Doyle提出的，并已成功应用于飞行器控制系统的设计中[12-14] 。但是该方法的控制器阶数较高，计算量较大，所以较为复杂。

反步法

反步法运用了雅普诺夫原理，因为雅普诺夫函数的选取并不唯一，因而自由度较高，系统性能可以改善，使系统具有鲁棒性。Michael、Anhtuan和William[15] 等人用动态逆理论，为高超声速飞行器的导航控制及稳定性等问题，在内环设计了反馈控制律。由于传统控制器对高阶系统不具备强鲁棒性，刘燕斌、陆宇平[16] 采用NDI解耦方法设计了控制器，用已知的雅普诺夫函数进行系统全局镇定控制。